(57)【要約】【課題】診断を支援するための情報を抽出し、その情報を診断に役立てることができる診断支援装置を提供すること。【解決手段】本発明に係る診断支援装置は、周波数係数分解手段が画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出し、特徴解析手段が周波数係数分解手段で算出した係数の成分の所定領域から所定の特徴量を算出する。 又、本発明に係る診断支援装置は、指示手段が画像を表示し、周波数係数分解手段が画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出し、特徴解析手段が指示手段で指示された領域で定まる所定領域における、周波数係数分解手段で算出した係数の成分から所定の特徴量を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出する周波数係数分解手段と、該周波数係数分解手段で算出した係数の成分の所定領域から所定の特徴量を算出する特徴解析手段を備えたことを特徴とする診断支援装置。
【請求項２】
画像を表示し、表示した画像中の特定領域を指示する指示手段と、画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出する周波数係数分解手段と、該指示手段で指示された領域で定まる所定領域における、該周波数係数分解手段で算出した係数の成分から所定の特徴量を算出する特徴解析手段を備えたことを特徴とする診断支援装置。
【請求項３】
画像を表示し、表示した画像中の特定領域を指示する指示手段と、画画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出する周波数係数分解手段と、該指示手段で指示された領域で定まる所定領域における、該周波数係数分解手段で算出した係数の成分から所定の特徴量を算出する特徴解析手段と、該特徴解析手段で算出した特徴量を表示する表示手段を備えたことを特徴とする診断支援装置。
【請求項４】
前記周波数係数分解手段で周波数に分化する方法をウェーブレット変換方法を用いることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の診断支援装置。
【請求項５】
前記表示手段で周波帯毎の係数の成分をグラフ化して表示することを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の診断支援装置。
【請求項６】
特徴量を算出するための対象を腫瘍とすることを特徴とする請求項１〜３の何れかに記載の診断支援装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、診断支援装置に関し、特に複数の周波数成分を用いて画像の性質を定量化する診断支援装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に示されるように、近年のデジタル技術の進歩により放射線画像をデジタル画像信号に変換し、該デジタル画像信号に対して画像処理を施し、ＣＲＴ等に表示、或はプリント出力することが行われている。
【０００３】
ところで、放射線画像の目的は、被写体を診断することにある。従って、診断に適した画像を作成する必要があるとともに、診断に必要な情報を附加する必要がある。
【０００４】
このような目的のため、従来では、画像に鮮鋭化処理等の周波数処理、ダイナミックレンジ圧縮等の画像処理が施されてきた。
【０００５】
【特許文献１】特開平６−３４２０９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の画像処理適方法には画像全体の画質を改善する思想しか開示されておらず、特有領域のみに特殊処理を施し、更に診断に有用な情報を得ることができない問題がある。そのため、診断に必要な情報を一般画像の表示からしか得ることができなかった。
【０００７】
本発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、診断を支援するための情報を抽出し、その情報を診断に役立てることができる診断支援装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、請求項１記載の診断支援装置は、周波数係数分解手段が画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出し、特徴解析手段が周波数係数分解手段で算出した係数の成分の所定領域から所定の特徴量を算出するものである。
【０００９】
請求項２記載の診断支援装置は、指示手段が画像を表示し、周波数係数分解手段が画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出し、特徴解析手段が指示手段で指示された領域で定まる所定領域における、周波数係数分解手段で算出した係数の成分から所定の特徴量を算出するものである。
【００１０】
請求項３記載の診断支援装置は、指示手段が画像を表示し、周波数係数分解手段が画像を複数の周波数帯に分解し、その係数を算出し、特徴解析手段が指示手段で指示された領域で定まる所定領域における、周波数係数分解手段で算出した係数の成分から所定の特徴量を算出し、表示手段が特徴解析手段で算出した特徴量を表示するものである。
【００１１】
請求項４記載の診断支援装置は、周波数に分化する方法をウェーブレット変換方法を用いることを特徴とする。
【００１２】
請求項５記載の診断支援装置は、表示手段で周波帯毎の係数の成分をグラフ化して表示するものである。
【００１３】
請求項６記載の診断支援装置は、特徴量を算出するための対象を腫瘍とするものである。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１記載の発明によれば、周波数帯域毎に画像を分解し、特徴化することで、通常の画像表示だけでは得られない情報が得られる。この情報を用いることで、画像の特性を客観的に把握できる効果がある。
【００１５】
請求項２記載の発明によれば、画像の特定領域を指示できるため、注目領域の情報を正確に抽出できる効果がある。
【００１６】
請求項３記載の発明によれば、所定領域の周波数帯毎の特徴量を画像として表示することで、画像の特性を簡易に把握することができる効果がある。
【００１７】
請求項４記載の発明によれば、周波数分解にウエーブレットを用いることで、局所的な周波数特性を抽出することができ、画像の局所的特性を抽出できる効果がある。
【００１８】
請求項５記載の発明によれば、周波数帯毎の特徴をグラフ化することで、更に画像の特性が容易に把握できる効果がある。
【００１９】
請求項６記載の発明によれば、対象が腫瘍である場合には腫瘍の特性を客観的に把握でき診断に役立つ効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下に本発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
【００２１】
図１は本発明の実施の形態に係るＸ線撮影装置１００を示す。即ち、Ｘ線撮影装置１００は、診断支援機能を有するＸ線の撮影装置であり、前処理回路１０６、ＣＰＵ１０８、メインメモリ１０９、操作パネル１１０、画像表示器１１１、診断支援回路１１２を備えており、ＣＰＵバス１０７を介して互いにデータ授受されるようになされている。
【００２２】
又、診断支援回路１１２において、１１３は画像内の所定領域を指示する指示回路回路であり、１１４は画像を複数の周波数帯に分解しそれぞれの周波数係数を算出する周波数係数分解回路であり、１１５は指示回路１１３で指示された領域で決まる所定領域中における、周波数係数分解回路１１４で算出し周波数係数から特徴量を算出する特徴解析回路である。表示器１１１は画像を表示するとともに、特徴解析回路１１５で算出された特徴量を表示する。
【００２３】
又、Ｘ線撮影装置１００は、前処理回路１０６に接続されたデータ収集回路１０５と、データ収集回路１０５に接続された２次元Ｘ線センサ１０４及びＸ線発生回路１０１とを備えており、これらの各回路はＣＰＵバス１０７にも接続されている。
【００２４】
図２は本発明の実施の形態に係る診断支援回路１１２の処理の流れを示すフローチャートである。図３は撮影取得された原画像を表示した図であり、３０１が悪性腫瘍、３０２が良性腫瘍を示す。腫瘍には良性と癌等の悪性の２種類が存在し、その特徴は腫瘍周辺部にも現れると言われている。例えば、悪性では腫瘍に対して血管等の引き込みが見られ、腫瘍周辺がぎざぎざとなっている例がある。又、良性では血管の引き込み等がなくて腫瘍全体が丸っぽい感じとなる例がある。このように、腫瘍周辺の画素値の分布が腫瘍の判定に重要な要素となっている。
【００２５】
図４は図３中の腫瘍３０１，３０２を分割表示した図である。
【００２６】
図４において、（ａ）は悪性腫瘍３０１を、（ｂ）は腫瘍３０１の所定領域４０１を示す。又、（ｃ）は腫瘍３０２を、（ｄ）は腫瘍３０２の所定領域４０１を示す。
【００２７】
図５はウエーブレット変換を用いた周波数分解方法を示す図であり、（ａ）が分解方法の構成、（ｂ）は分解された周波数毎の係数を示す図である。図６は所定領域４０１，４０２内の周波数成分を示す図であり、図６（ａ）が腫瘍３０１、図６（ｂ）が主要３０２に対応する図である。
【００２８】
上述の様なＸ線撮影装置１００において、先ず、メインメモリ１０９は、ＣＰＵ１０８での処理に必要な各種のデータ等が記憶されるものであるとともに、ＣＰＵ１０８の作業用としてのワークメモリを含む。
【００２９】
ＣＰＵ１０８は、メインメモリ１０９を用いて、操作パネル１１０からの操作に従った装置全体の動作制御等を行う。これによりＸ線撮影装置１００は、以下のように動作する。
【００３０】
先ず、Ｘ線発生回路１０１は、被検査体１０３に対してＸ線ビーム１０２を放射する。Ｘ線発生回路１０１から放射されたＸ線ビーム１０２は、被検査体１０３を減衰しながら透過して２次元Ｘ線センサ１０４に到達し、２次元Ｘ線センサ１０４によりＸ線画像として出力される。ここでは、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されるＸ線画像を、例えば人体画像等とする。
【００３１】
データ収集回路１０５は、２次元Ｘ線センサ１０４から出力されたＸ線画像を電気信号に変換して前処理回路１０６に供給する。前処理回路１０６は、データ収集回路１０５からの信号（Ｘ線画像信号）に対して、オフセット補正処理やゲイン補正処理等の前処理を行う。この前処理回路１０６で前処理が行われたＸ線画像信号は原画像として、ＣＰＵ１０８の制御により、ＣＰＵバス１０７を介して、メインメモリ１０９、診断支援回路１１２に転送される。
【００３２】
ここで、診断支援回路１１２の処理の流れを図２のフローチャートに従い説明する。
【００３３】
先ず、表示器１１１は撮影で得られた原画像を表示画面に表示する（ｓ２０１）。そして、周波数係数分解回路１１４は離散ウェーブレット変換を用いて周波数分解処理を行う。この動作は以下のようになる。
【００３４】
周波数係数分解回路１１４は、入力した画像に対して２次元の離散ウェーブレット変換処理を行い、変換係数を計算して出力するものである。本実施の形態における周波数係数分解回路１１４の処理の構成は図５（ａ）に示すものとする。同図において、入力された画像信号は遅延素子及びダウンサンプラの組み合わせにより、偶数アドレス及び奇数アドレスの信号に分離され、２つのフィルタｐ及びｕによりフィルタ処理が施される。同図ｓ及びｄは、各々1 次元の画像信号に対して１レベルの分解を行った際のローパス係数及びハイパス係数を表しており、次式により計算されるものとする。
【００３５】
ｄ（ｎ）＝ｘ（２＊ｎ＋１）− floor（ｘ（２＊ｎ）＋ｘ（２＊ｎ＋２））／２）
…（式１）
ｓ（ｎ）＝ｘ（２＊ｎ＋ floor（（ｄ（ｎ−１）＋ｄ（ｎ））／４）  …（式２）
但し、ｘ（ｎ）は変換対象となる画像信号である。
【００３６】
以上の処理により、画像信号に対する１次元の離散離散ウェーブレット変換処理が行われる。２次元の離散ウェーブレット変換は、１次元の変換を画像の水平・垂直方向に対して順次行うものであり、その詳細は公知であるのでここでは説明を省略する。
【００３７】
図５（ｂ）は２次元の変換処理により得られる２レベルの変換係数群の構成例であり、画像信号は異なる周波数帯域の係数列ＨＨ１，ＨＬ１，ＬＨ１，…，ＬＬに分解される（ｓ２０２）。本実施の形態では５レベルまでの周波数分解処理を行うものとし、異なる周波数帯域の係数列ＨＨ１，ＨＨ２，ＨＨ３，ＨＨ４，ＨＨ５を用いる。離散ウェーブレット変換は局所領域の周波数に高速に分解するのに適しているものである。そのため、ウェーブレット変換を用いることで、画像の局所領域の周波数的な特徴を抽出できる効果がある。
【００３８】
次に、指示手段１１３は表示器１１１で表示された画像から特定領域を指示する。例えば、図３の腫瘍３０１が指示され、切り出された画像が図４（ａ）である（ｓ２０３）。指示手段１１３で画像上の注目点をし指示できるため、適切に注目している領域を抽出できる。
【００３９】
そして、特徴解析回路１１５は指示手段１１３で指示された点から一定領域内にある領域に対応する周波数係数ＨＨ１，ＨＨ２，ＨＨ３，ＨＨ４，ＨＨ５を抽出する（ｓ２０４）。ここでは、所定領域として指示手段１１３で指示された点から同心円状にある領域とし、例えば図４の４０１，４０２がこれに対応する。この領域に対応する係数空間ＨＨ１，ＨＨ２，…から係数を抽出するものである。この同心円状の領域は腫瘍の周辺領域にあたる。
【００４０】
そして、特徴解析回路１１５は、領域４０１に対応する領域内の周波数係数の平均値を計算する（ｓ２０５）。これにより、領域４０１を代表する周波数地域毎の成分が算出される。尚、周波数成分を代表する値としては平均値だけでなく、中間値等の統計量でも構わない。
【００４１】
そして、特徴解析回路１１５で算出された周波数帯域毎の特徴量を表示する（ｓ２０６）。例えば、図６（ａ）がその一例であり、特徴量の大きさを周波数帯域毎にグラフ化したものである。ここで、ＨＨ１等が用いた係数（周波数帯をも示す）を示し、グラフの長さが特徴量の大きさを示す。
【００４２】
このように表示することで、画像だけを黙視する場合よりも、画像周辺部の周波数特性も参考にでき、腫瘍の診断に役立つものである。
【００４３】
更に、異なる腫瘍の周波数帯毎の成分を見たい場合にはｓ２０３からの処理を繰り返す。例えば、腫瘍３０２を指示して、同様の処理をして係数の成分を表示した図が図６（ｂ）である。
【００４４】
以上のように、本実施の形態によれば、周波数帯域毎に画像を分解し、特徴化することで、通常の画像表示だけでは得られない情報が得られる。この情報を用いることで、画像の特性を客観的に把握できる効果がある。対象が腫瘍である場合には腫瘍の特性を客観的に把握でき診断に役立つ効果がある。
【００４５】
更に、画像の特定領域を指示できるため、注目領域の情報を正確に抽出できる効果がある。又、所定領域の周波数帯毎の特徴量を画像として表示することで、画像の特性を簡易に把握することができる効果がある。そして、周波数帯毎の特徴をグラフ化することで、更に画像の特性が容易に把握できる効果がある。周波数分解にウエーブレットを用いることで、局所的な周波数特性を抽出することができ、画像の局所的特性を抽出できる効果がある。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、特に複数の周波数成分を用いて画像の性質を定量化する診断支援装置に対して適用して、通常の画像表示だけでは得られない情報が得られ、この情報を用いることによって画像の特性を客観的に把握することができるという効果を奏することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明に係る診断支援装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る診断支援装置の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】腫瘍が写っている画像を示す図である。
【図４】抽出した腫瘍及び特徴量を計算する領域を示す図である。
【図５】離散ウェーブレット変換の説明図である。
【図６】周波数帯毎の特徴量をグラフ化した図である。
【符号の説明】
【００４８】
１１４    周波数係数分解回路
１１５    特徴解析回路
１１３    指示回路
１１１    表示器
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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